Druid.io(以下简称Druid)是2013年底开源出来的, 主要解决的是对实时数据以及较近时间的历史数据的多维查询提供高并发(多用户),低延时,高可靠性的问题. Druid简介: Druid是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储.这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式.shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析. 互联网技术的快速增长催生了各类大体量的数据,Hadoop很大的贡献在于帮助企业将他们那些

使用场景描述: 网络请求中经常会遇到发送的请求,服务端响应是成功的,但是返回的时候出现网络故障,导致客户端无法接收到请求结果,那么客户端程序可能认为判断为网络故障,而重复发送同一个请求.当然如果接口中定义了请求结果查询接口,那么这种重复会相对少一些.特别是交易类的数据,这种操作更是需要避免重复校验.另外一种情况是用户过于快速的点击界面按钮,产时连续的相同内容请求,那么后端也需要进行过滤,这种一般出现在系统对接上,无法去控制第三方系统的业务逻辑,需要从自身业务逻辑里面去限定. 其他需求描述: 这类

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许

http://blog.chinaunix.net/uid-20733992-id-3447120.html http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=16480950&do=blog&id=103598   原文见:http://www.cppblog.com/flashboy/articles/47012.html1.修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发数量都要

Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数)及优化内核参数 2011-08-09 15:20:58|  分类:LNMP&&LAMP|  标签:内核调优  文件系统调优  高并发调优  socket连接  ip_conntract  |字号大中小 订阅 Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) 1.修改用户进程可打开文件数限制在 Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发T

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比

  1.Nodejs是一个平台,构建在chrome的V8上(js语言解释器),采用事件驱动.非阻塞模型( c++库:libuv). 参考官方: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node.js uses an event-driven, non-blocking I/O model that make

原文地址: IO读写的基础原理 大家知道,用户程序进行IO的读写,依赖于底层的IO读写,基本上会用到底层的read&write两大系统调用.在不同的操作系统中,IO读写的系统调用的名称可能不完全一样,但是基本功能是一样的. 这里涉及一个基础的知识:read系统调用,并不是直接从物理设备把数据读取到内存中:write系统调用,也不是直接把数据写入到物理设备.上层应用无论是调用操作系统的read,还是调用操作系统的write,都会涉及缓冲区. 具体来说,调用操作系统的read,是把数据从内核缓冲区复

Nginx是由一个俄罗斯人专门为解决高并发而开发的 nginx 采用的是多进程+epoll,能实现高并发,其可以支持的并发上限大概是同时支持5W个连接 1 多进程 nginx 在启动后,会有一个 master 进程和多个相互独立的 worker 进程,master进程接收来自外界的连接,并向各worker进程发送信号,每个进程都有可能来处理这个连        接,master进程能监控worker进程的运行状态,当 worker 进程退出后(异常情况下),会自动启动新的worker进程   [

目录: 1. Nginx的整体架构 2. Nginx的模块化设计 3. Nginx的请求方式处理 4. Nginx事件驱动模型 5. Nginx进程处理模型 写在前面 Nginx 是一个 免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理.以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名.Nginx是一个Web服务器,也可以用作负载均衡器和 HTTP 缓存 . 很多高知名度的网站都使用 Nginx,比如:Netflix , GitHub , SoundCloud , MaxCDN

Nginx 是如何实现高并发的? 异步,非阻塞,使用了epoll 和大量的底层代码优化. 如果一个server采用一个进程负责一个request的方式,那么进程数就是并发数.正常情况下,会有很多进程一直在等待中. 而nginx采用一个master进程,多个woker进程的模式. master进程主要负责收集.分发请求.每当一个请求过来时,master就拉起一个worker进程负责处理这个请求. 同时master进程也负责监控woker的状态,保证高可靠性 woker进程一般设置为跟cpu核心数一

Nginx 首先要明白,Nginx 采用的是多进程(单线程) & 多路IO复用模型.使用了 I/O 多路复用技术的 Nginx,就成了”并发事件驱动“的服务器. 异步非阻塞(AIO)的详解http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-async/ 多进程的工作模式   1.Nginx 在启动后,会有一个 master 进程和多个相互独立的 worker 进程.   2.接收来自外界的信号,向各worker进程发送信号,每个进程都有可能来处理这个连接.

英文原文:Inside NGINX: How We Designed for Performance & Scale 为了更好地理解设计,你需要了解NGINX是如何工作的.NGINX之所以能在性能上如此优越,是由于其背后的设计.许多web服务器和应用服务器使用简单的线程的(threaded).或基于流程的(process-based)架构, NGINX则以一种复杂的事件驱动(event-driven)的架构脱颖而出,这种架构能支持现代硬件上成千上万的并发连接. Inside NGINX info

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收) Recycling-&

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收) Recycling-&

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置: General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值)Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收)Recycling->

1.固定24位长度订单号,毫秒+进程id+序号. 2.同一毫秒内只要不超过一万次并发,则订单号不会重复. github地址:https://github.com/w3liu/go-common/blob/master/number/ordernum/ordernum.go package ordernum import ( "fmt" "github.com/w3liu/go-common/constant/timeformat" "os" &q

服务端调整系统的参数,在/etc/sysctl.conf中: ◦net.core.somaxconn = 2048◦net.core.rmem_default = 262144◦net.core.wmem_default = 262144◦net.core.rmem_max = 16777216◦net.core.wmem_max = 16777216◦net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 16777216◦net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 167

单例对象(Singleton)是一种常用的设计模式.在Java应用中,单例对象能保证在一个JVM中,该对象只有一个实例存在.这样的模式有几个好处: 1.某些类创建比较频繁,对于一些大型的对象,这是一笔很大的系统开销. 2.省去了new操作符,降低了系统内存的使用频率,减轻GC压力. 3.有些类如交易所的核心交易引擎,控制着交易流程,如果该类可以创建多个的话,系统完全乱了.(比如一个军队出现了多个司令员同时指挥,肯定会乱成一团),所以只有使用单例模式,才能保证核心交易服务器独立控制整个流程. 首先

java高并发:CAS无锁原理及广泛应用   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载,转载请注明出处. 博主博客地址是 http://blog.csdn.net/liubenlong007 https://blog.csdn.net/fgyibupi/article/details/53761730 前言 在现在的互联网技术领域,用户流量越来越大,系统中并发量越来越大,大公司的日活动辄成百上千万.如何面对如此高的并发是当今互联网技术圈一直在努力的事情. 应对高并发需要在各个技术层面进

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa